Python 是一種高級編程語言，其在預測分析中的應用頗有可觀。預測分析可以幫助我們識別數據集中的一些趨勢，并幫助我們預測未來情況。

Python 支持多種預測分析模型，例如線性回歸、決策樹、隨機森林等等。這些模型在 Python 中都可以輕松實現。下面是一個簡單的預測模型的示例代碼：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 確定 X 和 y 的值
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([[1], [2], [3]])
# 訓練模型
model = LinearRegression().fit(X, y)
# 預測模型的結果
prediction = model.predict(np.array([[10, 11, 12]]))
# 打印預測結果
print(prediction)

在上面的代碼中，我們使用了 scikit-learn 中的線性回歸模型，并使用 numpy 內置的數組表示 X 和 y。然后，我們使用 fit() 函數來訓練模型，predict() 函數以一個新的未知數據集為輸入來預測模型的結果。

當然，這是一個非常簡單的模型。在實際應用中，我們需要進行更多的特征工程、數據清洗和模型選擇等工作。但是，Python 為預測分析提供了強大而靈活的工具和框架。